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快速摸清設(shè)備“健康情況”

精準(zhǔn)排查定位故障源頭

智能生成診斷報(bào)告

形成日?？茖W(xué)養(yǎng)護(hù)

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朗坤蘇暢設(shè)備故障預(yù)警與診斷平臺逐一擊破設(shè)備管理痛點(diǎn)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等人工智能（AI)技術(shù)構(gòu)建故障診斷與預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障早發(fā)現(xiàn)、快解決，全面保障工廠高效、安全生產(chǎn)。

蘇暢AI模型廣泛應(yīng)用于電力、煤礦、冶金等多個(gè)領(lǐng)域，在參數(shù)劣化分析、AI機(jī)理融合分析、風(fēng)機(jī)能效優(yōu)化等多個(gè)場景中發(fā)揮了重要作用，大幅延長設(shè)備使用壽命，提高運(yùn)行管理效率，降低運(yùn)維成本。通過在大項(xiàng)目中不斷試煉，模型預(yù)警準(zhǔn)確率得到大幅提升，其中電力行業(yè)預(yù)警準(zhǔn)確率高達(dá)90%，更快更早發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，避免事故。

典型案例：火電廠-鍋爐專業(yè)-送風(fēng)機(jī)電機(jī)繞組溫度異常預(yù)警（AI）

204年3月21日12時(shí)08分，某電廠#2機(jī)組觸發(fā)“B送風(fēng)機(jī)電機(jī)繞組溫度異?！盇I預(yù)警。12時(shí)09分，其它5個(gè)繞組溫度相繼發(fā)出預(yù)警，且實(shí)際值與預(yù)測值偏差仍持續(xù)增大。預(yù)警發(fā)出后立即通知運(yùn)行人員檢查，發(fā)現(xiàn)2B送風(fēng)機(jī)電機(jī)冷卻風(fēng)扇進(jìn)口濾網(wǎng)被塑料布遮擋，電機(jī)冷卻風(fēng)量減小導(dǎo)致線圈溫度持續(xù)升高。運(yùn)行人員將塑料布清理后，15時(shí)55分送風(fēng)機(jī)電機(jī)線圈溫度開始下降，逐步恢復(fù)正常值，預(yù)警復(fù)位。此模型采用深度機(jī)器學(xué)習(xí)的AI算法，遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于DCS發(fā)出預(yù)警，有效避免了送風(fēng)機(jī)電機(jī)因散熱不良而導(dǎo)致電機(jī)絕緣老化、內(nèi)部短路、電機(jī)燒損等異常事件發(fā)生。

▲模型預(yù)警回溯圖

典型案例：煤礦行業(yè)-瓦斯抽放泵-聯(lián)軸器不對中（AI＋振動(dòng)預(yù)警）

2023年12月，某煤礦設(shè)備故障診斷系統(tǒng)二風(fēng)井6#瓦斯泵觸發(fā)“電機(jī)驅(qū)動(dòng)端垂直方向速度趨勢異?！盇I預(yù)警，提示設(shè)備可能存在異常，幾天后同步觸發(fā)“電機(jī)轉(zhuǎn)子軸系不對中”振動(dòng)模型預(yù)警。經(jīng)分析，設(shè)備可能存在聯(lián)軸器不對中缺陷，建議檢查電機(jī)-減速機(jī)間聯(lián)軸器對中校正情況。2024年1月1日，現(xiàn)場對6#瓦斯泵切換備用待修，重新對中調(diào)整電機(jī)-減速機(jī)同心度；2月1日再次開啟運(yùn)行，電機(jī)驅(qū)動(dòng)端垂直振動(dòng)總值大幅下降，達(dá)到設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)。通過AI振動(dòng)趨勢劣化、振動(dòng)機(jī)理規(guī)則模型，及時(shí)推送設(shè)備預(yù)警信息給到設(shè)備檢修和維護(hù)人員，提前預(yù)知設(shè)備的運(yùn)行狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)，合理安排設(shè)備巡視工作、設(shè)備檢修任務(wù)、以及對設(shè)備運(yùn)行時(shí)長合理調(diào)整。

▲振動(dòng)趨勢AI預(yù)警詳情

蘇暢AI模型-功能與優(yōu)勢 

01 智能診斷

基于設(shè)備運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和人工智能算法，結(jié)合機(jī)理規(guī)則模型，將設(shè)備運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)、運(yùn)行規(guī)程和設(shè)備故障處理方案等知識深度融合，構(gòu)建AI設(shè)備故障預(yù)警與診斷模型。通過設(shè)備振動(dòng)、溫度、轉(zhuǎn)速等多維數(shù)據(jù)在線監(jiān)測，實(shí)時(shí)了解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，在設(shè)備故障初期即可實(shí)現(xiàn)設(shè)備參數(shù)劣化預(yù)警和故障診斷，變被動(dòng)維護(hù)為預(yù)測性維護(hù)。

02 能耗優(yōu)化

建立設(shè)備能效分析模型，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)工況變化自動(dòng)尋找“高效生產(chǎn)和極致節(jié)能”的最優(yōu)平衡，并自動(dòng)調(diào)控，實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)”預(yù)測與全局優(yōu)化，預(yù)計(jì)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備單耗下降5%-10%的節(jié)能效果，促進(jìn)企業(yè)節(jié)能降耗發(fā)展。

03 診斷報(bào)告

從知識庫（包含算法庫、故障案例庫、檢修知識庫、模型規(guī)則庫等）中自動(dòng)匹配故障原因與操作建議，生成即時(shí)、全面、精準(zhǔn)的診斷報(bào)告，描述故障的現(xiàn)象、產(chǎn)生原因、精確定位設(shè)備故障點(diǎn)，按需推送給管理層、設(shè)備管理人員、運(yùn)行人員等不同層級，輔助一線人員檢修維護(hù)，助力管理層決策分析。

04 持續(xù)迭代

利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)及用戶使用記錄中學(xué)習(xí)規(guī)律與模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)故障模型、知識圖譜的不斷完善，為企業(yè)提供更具智能化的設(shè)備管理數(shù)據(jù)服務(wù)，進(jìn)一步提高診斷準(zhǔn)確率。

基于豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與專業(yè)能力，朗坤蘇暢不斷完善工業(yè)大數(shù)據(jù)、AI算法、診斷模型、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的完整技術(shù)布局，形成了涵蓋設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障診斷、劣化分析、異常報(bào)警、檢修指導(dǎo)在內(nèi)的故障預(yù)知預(yù)判閉環(huán)管理體系，助力工業(yè)企業(yè)智能管理與高效運(yùn)維。